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금융 빅데이터 플랫폼: 메인
추천데이터 · 1. 비씨카드 업종코드 정보. 무료 · 2. 지역별,연령별,성별, 소득구간 및 가구/개인 소득… 1,600,000 원 · 3. 가맹점 업종/지역 & 방문고객 주소,성별,연령 매 …
Source: bigdata-finance.kr
Date Published: 8/16/2022
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금융산업에서의 빅데이터 활용, 어디까지 왔나? | click 경제교육
최근 들어 빅데이터(Big Data) 개념이 사회 · 경제 분야에 다양하게 접목 · 활용되면서 세계적인 주목을 끌고 있다. 빅데이터(집합)를 이루는 기본요소인 데이터를 …
Source: eiec.kdi.re.kr
Date Published: 9/14/2021
View: 8197
금융권의 빅데이터 활용 동향 – SPRi – 소프트웨어정책연구소
금융산업에서 빅데이터는 잠재가치와 데이터 획득의 용이성이 타 산업 대비 높은 수준이며, 금융산업 전 분야에서 활용이 가능함; 해외 금융권에서는 비정형데이터를 …
Source: spri.kr
Date Published: 7/27/2022
View: 1047
금융데이터거래소
금융데이터거래소는 금융,통신 등 다분야의 데이터를 자유롭게 거래할 수 있는 데이터 거래 플랫폼입니다.
Source: www.findatamall.or.kr
Date Published: 5/28/2021
View: 4583
금융권의 빅데이터 활용 – 대구은행
금융권에서도 4차 산업혁명의 트렌드 아래 빅데이터의 중요성을 인식하고 이에 대한 투자와. 활용방안을 모색하고 있는데, 핀테크 확산 등 새로운 금융환경에 처한 금융권 …
Source: www.dgb.co.kr
Date Published: 3/4/2022
View: 3025
금융빅데이터분석가과정 신청 UBION AI LAB – 유비온
OT; 빅데이터/AI 취업세미나; NCS 직업기초; 기본 선수학습; 깃허브특강. 02 데이터분석 및 프로그래밍 실습. 빅데이터 분석의 이해와 실습; 디지털 금융과 핀테크 …
Source: ai.ubion.co.kr
Date Published: 5/8/2021
View: 7767
[금융] 금융업계는 지금 빅데이터 쟁탈전 중 | Article
다가오는 8월 첫 시행을 앞둔 마이데이터 사업의 중요한 의미는 금융을 시작으로 핀테크, 빅테크, 통신사, 유통사 등과 융복〮합이 이루어져 데이터 경제의 업권별 …
Source: www.innofitpartners.com
Date Published: 9/16/2021
View: 8449
빅데이터의 금융기관 활용 사례 – Korea Science
실시간 기업이라는 개념이 대두. 되면서 BI, 데이터웨어하우스가. 더욱 주요시 여기게 되어졌는데. 금융권 역시 빅데이터 분석 인프. 라를 기반으로 운영효율 제고 및.
Source: koreascience.kr
Date Published: 12/17/2021
View: 2624
차세대금융! 금융분야 빅데이터 분석 활용 사례 18
최근 국내외 금융기업들은 마케팅, 상품개발, 리스크관리, 신용평가 등 금융 전반에 빅데이터를 활용하고 있다. 카드사의 경우 구매이력뿐만 아니라 …
Source: www.samsungsds.com
Date Published: 5/27/2022
View: 4588
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주제에 대한 기사 평가 금융 빅 데이터
- Author: IBK기업은행
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- Date Published: 2021. 11. 16.
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금융빅데이터분석가과정 신청 │ UBION AI LAB
네, 비전공자도 수강이 가능합니다.
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[금융] 금융업계는 지금 빅데이터 쟁탈전 중 – 금융산업의 디지털 혁신(2)
하나의 앱으로 모든 금융 계좌를 관리할 수 있는 ‘ 오픈뱅킹 ’과 가명 처리된 개인 정보를 기업이 활용할 수 있는 ‘데이터 3법’(개인정보보호법· 신용정보법· 정보통신망법 개정안)등이 시행되면서 금융권의 데이터 경쟁은 더욱 치열해지고 있습니다. 특히 8월부터 시행되는 ‘마이테이터 사업’은 금융권의 데이터 전쟁 승패를 가를 분수령이 될 것으로 보입니다.
마이테이터 란 여러 기관에 흩어져 있는 은행과 신용카드의 이용내역 등에 관한 금융데이터의 주인을 금융회사가 아니라 소비자 개인으로 정의하고 자신의 금융데이터를 한곳에 모아 본인이 관리하는 것입니다. 2021년 8월부터 데이터 3법 개정으로 개인들은 ‘자기정보결정권’을 보장받게 됩니다. 그리고 금융위원회 허가를 받은 ‘마이데이터 사업자’는 사용 동의를 받은 개인 데이터를 활용해 투자자문, 대출 중개, 신용정보업 등 다양한 사업을 할 수 있게 되었습니다.
마이데이터 사업은 금융과 비금융 데이터를 융합하여 다양한 맞춤형 서비스와 상품을 제공할 수 있게 되므로 관련 사업 분야의 선점을 노리는 금융업계를 중심으로 핀테크, 빅테크, 이동통신사 등이 마이데이터 사업에 뛰어들면서 ‘마이데이터 춘추전국시대’를 예고하고 있습니다.
맞춤형 서비스 제공을 위한 금융권의 높은 데이터 활용률 (출처 : 동아일보)
다가오는 8월 첫 시행을 앞둔 마이데이터 사업의 중요한 의미는 금융을 시작으로 핀테크, 빅테크, 통신사, 유통사 등과 융복〮합이 이루어져 데이터 경제의 업권별 경계가 무너진다는 것에 있습니다. 금융사가 보유한 방대한 금융 정보에 다른 분야의 기업이 보유한 고객 데이터를 결합하면 초(超)개인화된 맞춤형 상품과 서비스를 선보일 수 있기 때문입니다.
기존에는 기업이 자체적으로 축적한 고객 데이터에만 의존하여 상품과 서비스를 개발했습니다. 그러나 마이데이터 사업이 시작되면 은행 입출금 내역, 카드 거래명세, 보험계약 정보, 증권사 입출금 내역, 상품 구매 내역, 통신료 납부 내역 등을 바탕으로 다양한 소비 패턴과 위험 성향 등에 대한 종합적인 분석을 통해 정교한 개인 맞춤형 상품과 서비스 개발이 가능합니다.
이번 베네핏 레터는 디지털 전환기를 맞아 격동기를 겪고 있는 금융권의 디지털 혁신 트렌드 중 간편결제와 공동 인증 등 고객의 편의성과 안정성에 관한 내용을 다뤘던 <1편> 에 이어 이번 <2편>에서는 빅데이터가 사업 성패를 좌우하는 금융 트렌드와 마이데이터 사업에 대해 알아보겠습니다.
#1. [데이터동맹] 기존 은행들의 생존을 위한 이종(異種)데이터 확보전
신용평가회사 코리아크레딧뷰로(KCB)는 금융데이터 외에 화물차주의 운전습관과 통행료 납부실적 등의 데이터를 반영하여 안전운전을 하는 화물차주에게 신용등급을 높이는 평가 모형을 개발 중입니다.
이를 위해 KCB는 한국도로공사와 교통안전공단으로부터 화물차주 25만 명의 운전 관련 데이터를 확보할 예정입니다. KCB의 신용평가 모형이 개발되면 15년째 무사고로 트럭 운전을 해왔으나 고정된 수입이 없어 은행에서 대출받기 어려웠던 화물차주들도 사업 자금을 대출받기 수월해질 전망입니다.
이처럼 네이버·카카오 등 빅테크의 공세에 맞서 은행·증권·카드·보험·신용평가사 등 전통 금융사들이 데이터 동맹을 구축하고 있습니다. 금융·건강·생활 등 다양한 분야에서 확보한 데이터를 바탕으로 고객 맞춤형 서비스를 제공하고 미래의 먹거리를 발굴하기 위함입니다.
신한은행은 LG유플러스와 통계청, KB국민은행은 마이크로소프트, 우리은행은 KT와 데이터 제휴를 위해 손잡았습니다. 신한카드는 2월 국내 최초로 SK텔레콤, GS리테일, 부동산114 등과 ‘민간 데이터 댐’ 구축을 위한 데이터 얼라이언스(동맹)를 결성했습니다. 우리금융도 교보생명, 한화손해보험, 미래에셋증권 등을 비롯하여 다양한 산업군과 함께 민간 데이터 댐 구축을 추진 중이라고 합니다.
다양한 산업군과의 데이터 동맹 (출처 : 동아일보)
■ 신한카드, 통신+신용+유통 데이터 결합 위해 SK텔레콤· GS리테일 등 얼라이언스 추진
신한카드는 이동통신 1위 사업자 SK텔레콤과 4,400만 명의 신용 정보를 보유한 코리아크레딧뷰로(KCB)그리고, 국내 최고 수준의 유통 데이터를 보유한 GS리테일·홈쇼핑과 함께 데이터사업 얼라이언스(Alliance, 동맹)를 추진한다고 밝혔습니다. 또한 기존 제휴관계인 홈플러스와 다날·이니시스 PG사, 부동산114 등 다양한 산업군의 기업들이 이번 데이터사업 얼라이언스에 참여하기로 뜻을 모았다고 합니다.
신한카드는 이번 얼라이언스 참여기업과 소비·이동·신용·품목·온라인 등 다양한 가명정보 결합을 통해 대부분의 국민 소비 활동이 분석될 것으로 기대하고 있습니다. 이러한 결합 데이터를 판매하거나 데이터 기반 정기구독 서비스를 제공함으로써 많은 기업들이 소비자 분석과 마케팅 전략 수립을 통한 미래 시장 대응에 도움을 줄 것으로 전망하고 있습니다.
데이터 얼라이언스로 구축하는 민간 데이터 댐 (출처 : 신한카드)
■ 우리은행, 국내 초대형 민간 ‘금융데이터댐’ 구축
우리은행은 우리카드·교보생명·미래에셋증권·한화손보·NICE평가정보사 등과 함께 국내 초대형 민간 ‘금융데이터댐’ 구축을 위한 업무협약을 체결했습니다. 금융데이터댐이란 대량의 데이터를 가공하여 가치를 높일 수 있는 데이터로 구축하고 수요자의 용도에 맞게 이를 활용하는 플랫폼을 말합니다.
이번 ‘금융데이터댐’에는 우리은행의 거래 정보, 미래에셋증권의 주식거래 정보, 교보생명의 보험 가입·지급 정보, 우리카드의 결제 정보, 한화손보의 보험계약·보상 정보, NICE의 소득 추정 정보 등을 공유합니다. 이렇게 확보한 데이터를 바탕으로 각 회사는 금융뿐만 아니라 생활, 건강 등 다양한 측면에서 고객을 깊이 있게 분석해 새로운 고객 맞춤 상품을 개발하거나 맞춤형 고객 마케팅을 진행할 수 있게 됩니다. 또한 금융데이터 거래소와 한국 데이터 거래소에 판매할 수도 있게 됩니다. ‘금융데이터댐’에 참여하는 6개사는 유통, 통신 등 다른 분야의 회사도 참여시켜 궁극적으로 정교한 고객 맞춤형 서비스를 확대 제공하기 위한 ‘생활데이터댐’으로 확장할 방침입니다.
우리은행 및 6개 금융사가 기획한 금융데이터댐 (출처 : 워크투데이)
# 2. [로보어드바이저] 핀테크의 기술력과 보험사의 노하우 융합을 위한 적과의 동침!
최근 저성장·저금리 국면이 고착화되면서 체계적인 자산관리의 필요성은 점점 높아지고 있습니다. 교보생명은 높아진 고객 수요에 맞춰 우수한 자산관리 서비스를 제공하기 위해 국내 최초 AI 간편 투자 서비스 ‘핀트’를 운영하고 있는 디셈버앤컴퍼니 자산운용과 제휴를 통해 ‘인공지능(AI) 기반 자산관리 시스템’을 구축했습니다. 이로써 교보생명 고객들은 모든 변액보험 상품은 물론, 퇴직연금 확정기여(DC)형, 개인형 퇴직연금(IRP) 등에서 빅데이터 분석 및 고도화된 알고리즘 기반의 인공지능 추천 서비스를 누릴 수 있게 됐습니다.
교보생명과 디셈버앤컴퍼니의 AI 추천 서비스는 고객의 투자 성향과 투자 목적 등에 따른 개인별 맞춤형 자산 배분 전략을 자동으로 추천해 줍니다. 가입 고객이 자산군별 투자 비중을 결정하면 그에 따른 최적의 금융상품을 선별해 주는 것은 물론, 국내외 금융시장 모니터링을 통해 시장 상황에 따른 포트폴리오 리밸런싱을 추천해 주므로 더욱 성공적인 투자를 도와줍니다.
이처럼 양질의 데이터를 얼마나 확보하는지가 보험사 경쟁력의 핵심이 되는 상황에서 보험사가 자체 엔진을 개발하기보다는 이미 기술력을 갖춘 핀테크와의 협업을 통해 AI로보어드바이저 기술을 도입하는 추세입니다. 관련 개발 인력 확보도 어려울 뿐 아니라 개발 인력을 확보한다고 해도 긴 시간과 많은 비용이 소모되기 때문입니다. 이에 삼성·교보·메트라이프·흥국생명 등 일부 생명보험사는 변액보험 및 퇴직연금 상품 운용에 핀테크사와 협업해 로보어드바이저 기술을 도입한 상태입니다.
활성화된 보험사와 핀테크사의 협업 (출처 : MoneyS)
#3. [통합자산관리] 금융을 넘어 모든 자산 한 번에 분석해 주는 라이프 매니지먼트!
각 금융회사들은 ‘마이데이터 사업’ 주도권을 잡기 위해 고객이 보유한 통합자산관리 서비스로 고객 유인에 나서고 있습니다. 보유자산과 소비 분석을 바탕으로 최상의 금융 서비스 추천까지 기존에 고액 자산가의 전유물이었던 PB(Private Banking) 서비스를 앱 하나로 받을 수 있게 된 셈입니다. 플랫폼마다 신용점수 산출 방식이나 서비스 유형, 상품 종류 등이 다르므로 자신에게 맞는 플랫폼을 찾아 신용점수를 올리면서 효율적인 자산관리가 가능합니다.
■ 네이버페이의 ‘내 자산 서비스’
네이버페이에서는 여러 은행·카드사에 흩어져 있는 금융 자산이 화면에 한꺼번에 조회할 수 있습니다. 앱이 알아서 신용정보·카드결제 내역·펀드 수익률 등을 분석하고 “소비패턴에 적합한 00카드를 추천합니다.”, “국세청·국민연금·건강보험 등 납부내역을 제출하거나 통신비 납부내역을 제출하고 신용점수를 올려보세요” 등의 맞춤형 자산관리 조언을 건네기도 합니다.
네이버페이는 은행과 증권, 카드, 대출 등 나에 관한 모든 자산 현황을 한눈에 파악할 수 있는 ‘통합조회 서비스’를 운영 중입니다. 또한 ‘네이버페이 신용관리 서비스’와 차량번호 등록으로 자동차를 관리할 수 있는 ‘마이카 서비스’ 등을 제공하고 있는데요. 특히, 네이버페이 신용관리 서비스는 신용점수와 대출, 연체 등 여러 다른 금융기관에 흩어져 있는 개인의 신용 정보뿐 아니라 비슷한 연령대 평균과 본인의 신용 상태를 비교하고 종합적으로 진단하며 관리할 수 있게 도와줍니다. 향후 신용 관리와 연계해 내가 받을 수 있는 대출 정보와 최저 금리 비교, 미래의 신용점수를 예측해볼 수 있는 시뮬레이션 등 다양한 연계 서비스를 제공할 예정입니다.
네이버페이의 ‘내 자산 조회’ 서비스 (출처 : 네이버페이)
■ 카카오페이, 단순 ‘통합조회’에서 맞춤 ‘통합자산관리’로 확대된 서비스 제공!
카카오페이는 사용자의 금융 자산을 한 눈에 볼 수 있는 ‘통합조회’를 너머 자산 및 지출 분석까지 가능한 통합관리 서비스로 확대하여 제공한다고 밝혔습니다. 체계적인 자산관리를 위해 계좌·투자·내 자동차·대출 등의 데이터를 통해 사용자들의 자산이 어디에 집중되어 있고 어떤점이 부족한지 분석해줍니다.
또한 현재 신용점수와 그에 맞는 대출상품을 제안하고 가입한 보험 현황을 알려주기도 합니다. ‘지출’ 정보는 ▲페이결제 ▲카드 ▲현금영수증 등의 지출내역과 월별 사용 금액 뿐아니라 항목별,월별 지출이 분석된 데이터를 통해 지출 상위 카테고리와 소비패턴 파악도 가능합니다.
카카오페이의 자산관리 내 통합조회 서비스 화면 (출처 : 카카오페이)
■ 신한은행, 자산관리·소비관리·목표관리 3가지 카테고리 중심으로 ‘MY자산’통합관리!
신한은행은 오는 8월 마이데이터 시행에 앞서 통합자산관리 플랫폼인 ‘MY자산’을 3가지 핵심 카테고리인 자산관리, 소비관리, 목표관리 중심으로 개편했습니다. 이번 개편의 핵심은 단순히 자산 현황을 확인하는 수준을 넘어 고객이 자신의 라이프 사이클에 맞는 맞춤형 솔루션을 통해 생애재무관리가 가능하도록 고도화한 것입니다.
자산관리에서는 고객이 보유한 예금, 보험, 대출 등 금융상품은 물론 부동산과 자동차와 같은 실물 자산까지 데이터 분석을 통해 편리하게 관리할 수 있도록 구성했습니다. 가입한 보험의 보장을 분석하고 자녀의 건강 상태까지 체크하는 ‘건강자산관리’와 내 차의 향후 시세를 예측해 최적의 매매시기까지도 가늠할 수 있습니다. 소비관리에서는 고객이 설정한 적정 수준의 예산에 맞는 소비를 관리하도록 맞춤 정보를 제공할 뿐 아니라 가장 많이 소비한 부분과 동년배 대비 소비수준도 쉽게 비교할 수 있습니다. 또 각종 자동이체와 정기적인 입출금 내역 및 잔액 예측 서비스를 통해 연체를 사전에 방지할 수 있도록 도와줍니다.
목표관리에서는 고객의 라이프 스타일에 맞는 목표를 제안하고 최적의 금융상품 포트폴리오를 추천한 후 주기적으로 메시지를 보내 달성을 지원합니다. 또한 고객의 ‘은퇴 시뮬레이션’을 통해 은퇴 가능 시기와 필요자금을 확인하고 원하는 은퇴 후 생활을 준비할 수 있도록 지원합니다.
개편된 신한은행, 통합자산관리 플랫폼 ‘MY자산’ 화면 (출처 : 신한은행)
#4. [마이테이터] ‘마이데이터 사업’은 기존 산업 분야의 판도를 바꾸는 판도라의 상자?
데이터 경쟁시대의 중심에 ‘마이데이터’사업이 있습니다. 마이데이터 사업이 기존 산업분야의 판도를 바꿀 수 있는 판도라의 상자로 떠오르기 때문입니다.
‘마이데이터’는 개인이 자신의 데이터 활용에 대한 자기 결정권을 갖는 것을 의미합니다. 즉, 소비자가 은행 카드 보험 통신사 등에 제공하고 있는 ‘내 정보’를 내가 지정한 특정 사업자에게는 모두 공개하도록 결정할 수 있는 권리를 말합니다. 가령, 소비자가 A은행, B카드, C보험, D통신사 등에 보관되어 있는 다양한 내 정보를 ‘A은행에 공개하겠다’고 결정하면 금융기관 및 통신사는 A은행에 각 사가 보유한 고객의 데이터를 제공해야 합니다. A은행은 제공받은 다양한 해당 고객 정보를 기반으로 고객 맞춤형 상품이나 서비스를 제공할 수 있게 되는 것입니다.
마이데이터에 대한 설명 (출처 : 국제신문)
마이데이터 사업은 정보의 주체가 데이터 활용에 동의하면 기업이 개인의 상황과 필요에 맞게 개별적인 금융 서비스를 제공하는 이른바 ‘초개인화’ 비즈니스가 가능해집니다. 즉, 마이데이터 사업이 본격화됨에 따라 여러 데이터를 결합함으로써 기존 사업자의 서비스 역량을 높이는 것은 물론 기존 산업 분야의 판도를 바꿀 만큼 파괴력 있는 다양한 신규 사업과 서비스가 등장할 것으로 전망됩니다. 따라서 금융사는 물론 AI와 빅데이터 등 첨단 디지털 기술로 무장한 빅테크(네이버, 카카오, 대형 IT기업 등) 기업들도 마이데이터 사업 시장에 뛰어들었습니다.
현재 28개 회사가 금융위원회의 마이데이터 사업 허가를 받고 사업을 준비 중입니다. 지난해 마이데이터 허가를 신청한 37개 기존 기업 가운데 대주주 적격성 문제로 심사를 보류당했던 7개 업체 중 카카오페이는 지난 5월 12일 예비허가를 통과하여 6월 중 금융당국의 본 허가를 기다리고 있습니다.
마이데이터 사업 허가를 받은 28개 회사 (출처 : 매일경제)
마이데이터 본허가를 획득한 업체들은 기존 자산관리 등의 서비스를 고도화하는 데 집중하고 있습니다. ‘네이버파이낸셜’은 마이데이터를 통해 금융과 생활을 연결하는 ‘생활플랫폼’으로서의 역할을 강화하겠다는 목표로 스마트스토어 사업자들을 위한 신용대출 상품을 선보인 데 이어 네이버페이 후불결제 시범 서비스를 시작했습니다.
핀테크 기업 비바리퍼블리카의 ‘토스’는 모든 금융사의 상품을 비교할 수 있는 플랫폼을 만들겠다는 목표로 마이데이터 사업을 준비하고 있고, ‘카카오페이’는 버킷리스트 등의 서비스를 고도화해 분석 기반의 서비스를 넘어 개인 맞춤형 자산관리 서비스로 승부하겠다는 전략입니다.
금융에서 출발한 마이데이터 사업은 의료·통신 분야로도 확대할 방침입니다. 과학기술정보통신부는 지난 6월 7일 의료·공공·금융 등 5개 분야에서 8개 마이데이터 실증 과제를 선정했습니다. 그중 의료 분야만 보면 ▲만성 콩팥병의 전국망 마이헬스 데이터 ▲마이헬스링크 플랫폼을 통한 건강관리 올인원 서비스 ▲헬스케어 마이데이터 기반 만성질환 예방 및 관리 서비스가 추진될 예정입니다.
차세대금융! 금융분야 빅데이터 분석 활용 사례 18
데이터/애널리틱스
김서연
[연재기획] 빅데이터를 통해 트렌드를 읽다최근 국내외 금융기업들은 마케팅, 상품개발, 리스크관리, 신용평가 등 금융 전반에 빅데이터를 활용하고 있다. 카드사의 경우 구매이력뿐만 아니라 SNS와 위치기반을 통한 마케팅 및 신상품 개발에 빅데이터를 활용하고 있다.
은행과 보험사의 경우는 리스크와 보안에 주로 사용하고 있다. 기존 금융기업뿐만 아니라 잘 알려지지 않은 핀테크에서는 어떤 사례가 있는지 국내외 핀테크 기업을 통해 알아보도록 하자.
국내외 카드사 빅데이터 활용사례
시장 포화로 성장의 한계에 직면한 국내외 신용카드사들은 빅데이터를 마케팅에 이용함 으로써 새로운 수익을 창출하고 있다. 즉, 빅데이터 분석을 통해 파악한 고객의 니즈와 스마트폰으로부터 수집한 정보를 결합한 CLO(Card Linked Offer) 를 통해 마케팅의 활력을 불어넣어 주고 있다.
해외 카드사 중 비자(VISA) 의 경우 구입품목, 시점, 결제 위치 등을 실시간으로 파악하고 고객의 구매이력 및 성향을 감안하여 인근 가맹점의 할인쿠폰을 발송해 주는 RTM(Real Time Messaging) 서비스 를 제공하고 있다. 이 결과 카드이용건수 및 가맹점 신규고객이 증가하는 결과를 얻었다. 또한, 고객의 카드이용 패턴을 실시간 분석하여 카드 부정사용을 사전에 차단하는 시스템을 빅데이터 기술을 활용하여 개발/운영하고 있다.
아멕스(AMEX) 에서는 위치 기반 소셜네트워크 정보를 활용한 고객별 맞춤형 마케팅을 실시해 고객들로부터 긍정적인 반응을 얻고 있다. AMEX Sync 프로그램 은 제휴를 맺은 소셜 플랫폼의 고객 계정을 AMEX카드와 연동시켜 고객에게 맞춤형 할인 혜택을 준다. 예를 들면 페이스북이나 트위터에서 특정 상품 및 레스토랑에 ‘좋아요’를 클릭하면 할인쿠폰 및 관련 정보를 미리 제공해줌으로써 기존의 타깃 마케팅보다 큰 효과를 얻을 수 있었다.
국내카드사 중 삼성카드 에서도 빅데이터를 활용하여 맞춤형 할인 혜택을 주는 링크(LINK)서비스 를 제공하고 있다. 고객의 카드 거래실적을 분석하여 앞으로 자주 이용할 것으로 예상되는 가맹점 혜택을 미리 고객에게 제안하고 고객이 별도의 쿠폰이나 할인권을 제시하지 않아도 결제만 하면 자동으로 혜택을 적용 받을 수 있는 서비스이다. 이로 인해 기존의 문자메시지 및 타깃 마케팅에 비해 구매율이 높았고, 가맹점의 신규 고객 유입 부분에서도 두드러진 결과를 얻을 수 있었다.
신한카드 에서는 상품개발 시 빅데이터를 활용하였다. 고객의 카드 사용실적을 분석하여 고객별 소비패턴 및 선호 트렌드를 파악하여 남녀 각각 9개의 고객군으로 클러스터링한 후, 각 그룹별 최적화된 코드나인(Code 9) 카드 시리즈를 출시했다. 이 상품은 최근 500만매를 돌파했고, 기존의 주력 카드보다도 평균 10%이상 이용률이 높다. 상품 개발 시 빅데이터를 활용한 성공적인 사례라고 업계에서는 평하고 있다.
국내외 은행, 보험사 빅데이터 활용사례
은행 및 보험사에서는 리스크 및 보안 관리시스템에 빅데이터를 활용 하고 있다. 직원 비리에 따른 손실을 방지하기 위해 보험사의 경우 상품 개발 시 빅데이터를 적용하고 있다. 단순 개인정보에 따른 상품이 아닌 고객 행위, 시장 환경 및 트렌드 분석 결과에 따른 UBI(User Based Insurance) 기반의 상품들이 출시되고 있다.
JP모건체이스(JP Morgan Chase) 는 직원의 인터넷 사용 기록뿐만 아니라 개인정보인 이메일과 전화통화 기록까지 분석해 비리 협의를 포착하는데 빅데이터를 적용하고 있다. 또한, 은행이 담보로 잡은 부동산을 적절한 값에 매각하기 위한 최적의 가격 결정 모델을 구할 때도 사용하였다. 부동산 시장 상황을 지역별로 분석해 팔릴 만한 가격을 산정한다면 채무자가 지급불능에 빠지기 전에 부동산을 매각할 수 있어 사회적 손실도 줄일 수 있다.
미국의 보험회사인 프로그래시브(Progressive) 사는 자동차에 부착된 기기가 전송하는 데이터를 바탕으로 고객의 운전 패턴을 분석하고 미래 사고 가능성을 예측하는데 빅데이터 기술을 활용하고 있다. 이를 통해 자동차 보험료를 산정하는 Pay as You Drive 시스템 을 운영하고 있다. 즉, 상대적으로 덜 위험한 방법(속도, 운전습관)으로, 덜 위험한 시간대 및 지역에서 운전하는 고객일수록 적은 보험료를 낸다. 이는 고객들의 안전 운전을 유도하는데 도움을 준다.
다른 업종에 비해 국내 은행 및 보험사의 경우 빅데이터 활용사례가 많지 않은데, 주로 외부 공격의 차단이나 보험사기 적발 등에 활용하고 있다. 하나은행 은 서버 침입을 막기 위해 로그 데이터를 수집/분석하는 시스템을 개발하여 악성코드 공격을 사전에 방지하는데 빅데이터를 활용하였으며 이로 인해 내부보안을 강화할 수 있었다.
삼성화재 경우 빅데이터를 활용하여 보험사기를 적발하고 있다. IFDS(Insurance Fraud Detection System) 은 보험계약, 보험 정보 등 방대한 데이터를 활용하여 사기 고위험군을 자동 추출해서 현장조사 전문인력에게 알려주고 조사에 착수한다. 이 시스템으로 인해 허위 신고로 보상금을 받으려는 보험사기 건을 적발할 수 있었다.
예를 들면, 고급승용차를 도난 당했다고 접수한 건에 대해 가입자의 정보 및 사고경위 등 사고 관련 데이터를 수집하여 분석한 결과, IFDS시스템은 이 건을 고위험군으로 분류하였다. 이후 전담보험사가 조사한 결과 차량을 담보로 대출을 받고 이를 갚지 않기 위해 허위로 신고한 건으로 판명이 났었다.
핀테크 기업의 빅데이터 활용사례
위키백과에 의하면 핀테크(FinTech) 는 금융(Financial)과 기술(Technology)의 합성어로, 금융과 IT의융합을 통한 금융서비스 및 산업의 변화를 통칭한다. 최근 모바일 뱅킹 및 앱카드 등의 등장으로 기존의 금융서비스와 차별화된 서비스를 제공하고 있다.
핀테크 기업으로는 PayPal, Lenddo, Ondeck 등 많은 기업들이 있으며, 이런 기업들은 기존 금융기업들이 보유하고 있는 금융거래 데이터를 갖고 있지 않기 때문에 SNS 또는 전자상거래회사들과 제휴하여 비금융정보를 활용하여 빅데이터분석을 실시하고 있다. 예를 들면, 쇼핑 및 소비패턴 같은 고객 행동뿐만 아니라 심리학에 근거한 고객의 인성까지 포함하여 다양하게 분석을 시도하고 있다.
미국기업인 Lenddo 는 신용평가 알고리즘을 개발할 때 온라인상 대출자의 평판에 대한 비정형 데이터를 추출하여 신용도를 평가한다. 즉, SNS 친구 중 연체자가 있거나 ‘자동차사고’ 및 ‘실직’ 같은 부정적인 단어가 많이 나오면 신용점수가 낮아진다. 개인이 아닌 소상공인경우 기업의 평판 및 영업 활성화 정도를 통해 대출 여부를 판단한다.
독일의 Kreditech 사는 기존 은행거래정보 외에 페이스북, 이베이, 아마존에서의 행동 패턴을 반영하여 대출여부를 판단한다. 맞춤법을 틀리지 않는 대출자는 틀리는 대출자에 비해 덜 연체하는 특성을 가지고 있다. 따라서 맞춤법의 틀리는 정도를 신용평가 모델의 변수로 사용하고 있다.
또한, 대출정보 약관을 얼마나 꼼꼼히 읽었는지 여부도 변수로 넣었다. 이는 대출신청 서류를 상세히 보는 사람일수록 대출을 갚는 경향이 높기 때문이다. 흥미로운 결과로는 주기적으로 택배 기사가 방문하는 여부를 신용평가에 반영했다는 것이다. 이유는 주기적으로 온라인 쇼핑을 했다는 것은 일정한 소득이 있다고 추정할 수 있기 때문이다.
국내의 경우 상대적으로 핀테크 사업에서 빅데이터 활용사례를 찾기 어려웠다. 몇 안 되는 사례 중 하나는 국내 P2P(Peer to Peer:개인간) 대출 플랫폼 회사인 렌딧(LENDIT) 이다. 이 회사는 대출자의 페이스북 정보 및 렌딧 웹사이트에서 투자설명서를 읽는 동작 패턴을 신용평가의 주요변수로 사용하였다.
예를 들면 최근에 벤처기업으로 이직하면서 증빙 소득이 내려간 대출 희망자의 소셜데이터를 분석하니 대출 희망자와 가족이 전문직에 종사하며 안정적으로 살고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이 경우 소득 대비 상환여력 점수가 높아 더 나은 조건으로 대출을 승인했다고 한다.
핀테크 분야에서 신용평가모델에 적용하는 새로운 변수들
국내의 주요 금융기업들은 정형 데이터 중심의 빅데이터분석을 실시하고 있다. SNS 및 비정형데이터도 포함하여 분석을 한다면 고객 니즈 및 시장 환경 변화에 따른 새로운 상품 및 비즈니스 모델을 창출할 수 있다고 생각한다. 따라서 기존의 은행, 카드, 보험, 증권사에서는 핀테크에서 사용하는 빅데이터 분석기법을 도입한다면 리스크 및 보안관리, 상품개발에 큰 효과를 볼 수 있을 것이다. 마지막으로, 국내의 경우 외국에 비해 지나치게 데이터 활용 제한이 있어서 데이터 수집에 어려움이 있다.
즉, 개인정보보호법에 의거 개인정보들이 빅데이터 분석에 활용을 못하고 있는 상황이다. 이런 문제점을 해결하기 위해 최근 정부에서는 누구인지 알 수 없도록 가공한 비(非)식별 개인정보를 빅데이터 산업 및 핀테크 산업에 사용할 수 있도록 가이드라인이 확정되었다. 이로 인해 빅데이터 기반의 신 사업이 활성화 되는데 도움이 되었으면 좋겠다.
다음 편에서는 바이오 분야 빅데이터 활용사례에 대해 이야기해보도록 하겠다.
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